Görüntü işleme teknikleri ve USBÇS yaklaşımı kullanılarak akciğer kanserinin tanınması
Lung cancer diagnosis using image processing techniques and anfis approach
- Tez No: 363903
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Akciğer kanseri, çoğunlukla ileri safhalara gelmeden önce belirti göstermediğinden önde gelen ölüm sebeplerinden biridir. Medikal görüntülerin yorumlanması deneyimli doktorlar için bile çoğunlukla zaman alıcı ve zordur. Görüntü analizi desteği ve makine öğrenimi bu süreci daha kolay hale getirebilir. Bu çalışma, Bilgisayar Destekli Tanı (BDT) sistemi, Bilgisayarlı Tomografi (BT) görüntülerinin analizi, akciğer kanserinin tespiti için doktorlara yardımcı olabilir. Öncelikle BT görüntüsündeki gürültü, Gauss Filtresi kullanarak ön işlemede kaldırılır. Daha sonra akciğer kısmının bölütlemesi, eşikleme ve morfoloji teknikleri (bölge doldurma) kullanımıyla oluşturulur. Son olarak, her bir görüntüden, 256 öznitelik matrisi oluşturulur (her matrisin boyutu 32×32'dir. Öznitelikler: ortalama, standart sapma, entropi ve beyazlık sayısıdır). Tarafımızdan geliştirilen USBÇS (Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi) modeli ile akciğer kanser tanınması gerçekleştirilmiştir. Önerilen tekniğin değerlendirilmesi için BT görüntüleri Atatürk Üniversitesi Araştırma Hastanesi'nden toplanmış ve sınıflandırma başarımı %87.5 olmuştur.
Özet (Çeviri)
Lung cancer is one of the leading cause of death because patients with lung cancer often do not develop symptoms until the cancer is in an advanced stage. Interpretation of medical images is often difficult and time consuming, even for experienced physicians. The aid of image analysis and machine learning can make this process easier. The Computer Aided Diagnosing (CAD) system is proposed in this study for detection of lung cancer from the analysis of computed tomography (CT) images. Initially pre-processing is used to remove the noise present in CT image using Gaussian filter then lung region separated of the other regions by thresholding and morphology techniques (filling area). Finally every image created 256 feature matrix (size of every matrix is 32×32. Feature extractions: average, standard deviation, entropy and number of whiteness) and ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) model developed by us for lung cancer detection. For experimentation of the proposed technique, the CT images collected from Research Hospital of Ataturk University and classification performance for the proposed technique was measured 87.5%.
Benzer Tezler
- Facial detection using image processing techniques and deep neural network
Görüntü işleme teknikleri ve derin sinir ağı kullanarak yüz algılama
MOHANAD SALAH JASIM ALAZZAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. OSMAN NURİ UÇAN
- Görüntü işleme teknikleri ve evrişimsel sinir ağları kullanılarak yüz ifadesinden duygu tespiti
Facial expression recognition using image processing techniquesand convolutional neural networks
FATİH ALTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN DEMİR
- Görüntü işleme teknikleri ve yapay zeka yöntemleri kullanarak görüntü içinde görüntü arama
Image searching inside another image using image processing techniques and artificial intelligence methods
MEHMET KARAKOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KADİR KAVAKLIOĞLU
- Görüntü işleme teknikleri ve yapay zeka yöntemleri kullanarak atık su arıtmada performans analizlerinin incelenmesi
Investigation of the performance analysis in wastewater treatment using image processing techniques and artificial intelligence methods
HALİME BOZTOPRAK
Doktora
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY
- Görüntü işleme teknikleri ve medikal uygulamaları
Image processing techniques and medical applications
SELÇUK ORHAN DEMİREL